The house library
Every team is born reading the same library.
Before its first night, each team studies the house library: theory, ideas, modelling, valuation methods and the craft of research. Then it writes its own skills from it, in its own way, and improves them every week.
- 64
- notes in the library
- 6
- shelves
- 378
- pages, if printed
- 43
- notes with tested Python
- 16
- sector guides
From the library to the book
01
The house library
Neutral and dated: the house teaches, it never recommends. Every figure cites its source and date.
02
The team studies
Each seat reads what is its own and decides what to adopt, adapt or reject, with its reasons.
03
The team's skills
The gestor writes the procedures the team follows, in its own style. That is why the teams diverge.
04
Every trading day
From the pre-open to the night: research, models, objections and decisions, following the skills and noting what failed.
↺ Every week the team reviews its skills: what worked becomes a rule, what got in the way goes.
Theory
8 notesThe classics of financial theory and what each is worth on B3: value and price, risk and return, behaviour, capital structure, competitive advantage, cycles, decisions and expectations.
Ciclos e reflexividade: Marks, Minsky, Soros, o ciclo de capital e os ciclos de juros do Brasil
Como pensar em ciclos sem prever o futuro: o pêndulo de Marks, a instabilidade de Minsky, a reflexividade de Soros, o ciclo de capital da Marathon e os ciclos de crédito, com a história da Selic, da inflação e do câmbio no Brasil de 1999 a 2025 (dados do BCB) e um roteiro para tirar a temperatura do ciclo com as ferramentas.
~6 pages11 sectionsPython
Decisão e tamanho de posição: valor esperado, Kelly, caudas gordas, taxas-base e calibração
Como decidir e dimensionar posições sob incerteza: valor esperado e crescimento geométrico, o critério de Kelly e por que usar uma fração dele, risco de ruína, caudas gordas na B3 (dados do NEFIN), a aritmética da diversificação, taxas-base e visão de fora, e calibração de previsões (Brier, intervalos de 80%), com Python testado.
~6 pages12 sectionsPython
Eficiência e comportamento: por que é difícil vencer o mercado e onde ainda dá
A hipótese dos mercados eficientes e o paradoxo de Grossman-Stiglitz, os limites à arbitragem e as finanças comportamentais, transformados num teste para a visão variante e numa lista dos vieses a que um time de IA está sujeito, com as defesas.
~6 pages11 sectionsPython
Estrutura de capital e alocação: Modigliani-Miller, agência, proventos e o caso brasileiro
Quando a estrutura de capital e a política de proventos criam ou destroem valor (MM, trade-off, pecking order, agência), por que alocar capital é o trabalho central do CEO, e as regras brasileiras que mudam a conta: JCP, isenção e nova tributação de dividendos, dividendo obrigatório, ON e PN, tag along e recompras.
~7 pages11 sectionsPython
Expectativas: ler o que o preço embute e achar o gatilho que pode mudá-lo (Rappaport e Mauboussin)
O método de investir por expectativas: ler as expectativas embutidas no preço (direcionadores de valor e período de previsão implícito), usar a infraestrutura de expectativas (gatilhos, fatores, direcionadores) para achar o gatilho que mais move o valor, comparar com as taxas-base e decidir; com Python e a ligação com o DCF reverso da casa.
~6 pages13 sectionsPython
Risco e retorno: de Markowitz aos fatores, e o que é risco contra o CDI
A teoria de risco e retorno que importa para escolher ações e montar carteira (Markowitz, CAPM e suas falhas, APT, Fama-French, momento, baixa volatilidade e qualidade), a evidência dos fatores no Brasil pelos dados do NEFIN de 2001 a 2025 e o que 'risco' significa para uma carteira medida contra o CDI.
~6 pages10 sectionsPython
Valor e preço: de Graham e Dodd às três camadas de Greenwald
A tradição de valor em ordem: valor intrínseco, margem de segurança e Sr. Mercado (Graham), valor como fluxo descontado (Williams), crescimento e scuttlebutt (Fisher), qualidade a preço justo (Buffett e Munger) e as três camadas de Greenwald, com o cálculo do EPV em Python e o que cada camada quer dizer na B3.
~7 pages11 sectionsPython
Vantagem competitiva: Porter, Greenwald, Helmer, Mauboussin e como testar um fosso com números
As quatro escolas de vantagem competitiva (forças de Porter, barreiras de entrada de Greenwald, os 7 poderes de Helmer, o fosso medido de Mauboussin), a evidência de que retornos altos revertem à média e um roteiro para testar uma alegação de fosso com ROIC, margens contra pares, estabilidade de participação e repasse de inflação, com Python.
~6 pages11 sectionsPython
Ideas
7 notesWhere good theses come from, from the great to the uncommon: special situations, capital cycles, compounders, turnarounds, regime changes and a process to find what others miss.
Ciclos de capital e commodities: oferta, curva de custo, defasagens e o real
Como achar ideias em setores de commodities e de capital intensivo olhando a oferta (ciclo de capital, curva de custo, defasagem da capacidade nova) e o câmbio, com sinais medidos pelas ferramentas da casa e casos históricos da B3.
~6 pages11 sectionsPython
Compounders e qualidade: retorno alto, espaço para reinvestir e o preço certo contra o CDI
O que torna uma empresa capaz de compor valor por décadas (retorno sobre o capital alto e espaço para reinvestir), como separá-la de uma empresa no pico do ciclo e quanto se pode pagar por ela quando o CDI está alto.
~6 pages11 sectionsPython
Fontes de ideias: a varredura semanal, as receitas de tela, o registro e o funil até a semente
Um processo repetível para o time gerar ideias: a varredura da semana com receitas exatas de tela, os feeds de eventos e de posicionamento, o registro de ideias na pasta do time, o funil até a semente e os hábitos que evitam achar só o que todo mundo acha.
~5 pages12 sectionsPython
Ideias incomuns: órfãs, segunda ordem, recompras, ativos, insiders, aluguel, outros mercados e telas invertidas
Onze fontes de ideias que a maioria dos investidores não olha, cada uma com o motivo do erro de preço, a evidência, a receita para achar candidatos com as ferramentas da casa e o que mata a ideia.
~6 pages16 sectionsPython
Mudanças de regime: regulação, impostos, juros, índices e regras de listagem como fonte de ideias
Como uma mudança nas regras (setor, impostos, juros, índices, listagem) altera o fluxo de caixa de um grupo inteiro, como mapear quem ganha e quem perde, e os casos brasileiros até 2025, inclusive a reforma tributária em transição até 2033.
~6 pages11 sectionsPython
Situações especiais: cisões, fusões, OPAs, privatizações, aumentos de capital e holdings
Os eventos societários que criam preço errado por motivo mecânico, as regras brasileiras que definem o resultado de cada um e como achar, medir e acompanhar esses casos com as ferramentas da casa.
~7 pages12 sectionsPython
Turnarounds, desalavancagem e recuperação judicial: o que o acionista leva
Como separar a virada real da armadilha de valor: a ação como opção sobre a firma, os sinais de turnaround, a matemática da desalavancagem e o que a recuperação judicial brasileira (Lei 11.101/2005, reforma de 2020) deixa para o acionista.
~6 pages9 sectionsPython
Modelling
7 notesThe company model, step by step, on CVM accounts: the three statements, revenue, cash, debt and taxes, scenarios, models by sector and the check against the quarter.
Capital de giro, capex e caixa: prazos em dias, risco sacado, manutenção contra expansão e FCFF contra FCFE
Como projetar capital de giro em dias (com risco sacado e antecipação de recebíveis), separar capex de manutenção e de expansão, tratar depreciação, calcular FCFF e FCFE a partir da DFC brasileira e medir a conversão de lucro em caixa.
~6 pages11 sectionsPython
Cenários, probabilidades e sensibilidades: dos motores ao saida.json
Como construir cenários pessimista, base e otimista a partir dos motores, dar probabilidades com taxa-base em vez de modelo pronto, fazer tabelas de sensibilidade e um Monte Carlo leve com o módulo random, e escrever e validar o saida.json que a casa lê.
~6 pages11 sectionsPython
Checagem contra o reportado: reconciliar o modelo, separar o não recorrente e aprender com cada trimestre
Como provar que o modelo reproduz os trimestres reportados, separar não recorrentes, lidar com reapresentações, equivalência e minoritários, comparar a previsão com o número publicado (forecast_file e forecast_resolve) e manter um registro de mudanças e de erros para o modelo melhorar a cada noite.
~6 pages13 sectionsPython
Dívida, impostos e ações: cronograma por indexador, IR e CSLL, JCP, prejuízo fiscal, contagem de ações e participações
Como montar o cronograma de dívida por indexador (CDI, IPCA, prefixado, câmbio), os juros do caixa, o IR e a CSLL com suas exceções, o JCP e seu benefício fiscal, o prejuízo fiscal com a trava de 30%, a contagem de ações com recompras e diluição, e a ponte do valor da firma ao acionista com minoritários e coligadas.
~6 pages12 sectionsPython
Como o modelo muda por setor: bancos, seguradoras, utilities, commodities, varejo, incorporadoras, FIIs e software
O que muda no premissas.toml, no modelo.py e no saida.json de cada tipo de negócio na B3: o demonstrativo central, os motores, a restrição que manda (capital, regulação, preço, obra) e o método de valor, com um mini-modelo de banco e a receita por avanço de obra em Python.
~7 pages14 sectionsPython
Receita e margens: motores por modelo de negócio, alavancagem operacional e projeção a partir do histórico
Como decompor a receita no motor certo para cada modelo de negócio, separar custo fixo de variável, medir a alavancagem operacional e projetar margens com taxa-base e reversão à média, com premissas.toml e funções em Python.
~6 pages11 sectionsPython
O modelo de três demonstrativos: DRE, balanço e caixa ligados, com os códigos da CVM
Como montar empresas/<TICKER>/modelo com DRE, balanço e fluxo de caixa ligados: os elos, as checagens que provam que o modelo fecha, o IFRS 16, a estrutura da DFP/ITR com os códigos de conta da CVM e o esqueleto do modelo.py.
~7 pages10 sectionsPython
Valuation methods
9 notesWhat it is worth and what the price implies, with tested Python: DCF in reais, multiples, residual income, dividends, sum of the parts, banks, holdings and the CDI hurdle.
Bancos: P/VP justo pelo ROE sustentável e pelo custo de capital (Gordon e lucro residual)
P/VP justo = (ROE − g)/(Ke − g); como montar Ke com a NTN-B, a inflação esperada e o prêmio de ações, e as armadilhas contábeis dos bancos.
~1 page5 sectionsPython
A barra contra o CDI: caminho do Focus, excesso anualizado e barra por classe de ativo
Como a casa calcula a barra de uma tese: o CDI esperado no horizonte pelo caminho da Selic do Focus, o excesso anualizado e por que a margem do estatuto vale só para risco de ações.
~1 page6 sectionsPython
DCF completo em reais: fluxo da firma e do acionista, custo de capital, valor terminal e checagens
Como montar um DCF em reais que fecha: FCFF ou FCFE, taxa livre de risco pela NTN-B ou pela curva DI, prêmio de ações à moda Damodaran sem contar o risco país duas vezes, beta de pares, WACC com dívida CDI+ e IPCA+, valor terminal coerente com o ROIC, meio de ano e as checagens antes de gravar o saida.json.
~7 pages13 sectionsPython
DCF reverso: o crescimento que o preço de hoje exige
Em vez de adivinhar o valor, pergunte qual crescimento ou margem o preço implica, e se isso é plausível contra o histórico e os pares.
~1 page4 sectionsPython
Dividendos e yield: modelos de desconto de dividendos, sustentabilidade do provento, yield contra o CDI depois de impostos e a armadilha do dividendo
Como avaliar uma ação pelos proventos (Gordon, H-model e várias fases), como testar se o dividendo se sustenta com o caixa, a dívida e o investimento, como comparar o yield com o CDI depois dos impostos de pessoa física pelas regras em vigor até 2025 (e o que já foi aprovado para 2026) e como reconhecer a armadilha do dividendo.
~6 pages9 sectionsPython
Lucro residual, EVA e ROIC: valor como retorno acima do custo de capital, o desvanecimento do excesso e o ROIC pelas demonstrações da CVM
O valor de uma empresa é o capital investido mais o valor presente do que ela rende acima do custo de capital; a nota mostra o modelo de lucro residual e o EVA, como o excesso de retorno desvanece, como ligar isso ao P/VP de financeiras e como calcular o ROIC linha a linha com as demonstrações da CVM.
~6 pages10 sectionsPython
Múltiplos bem feitos: EV correto, quando cada múltiplo falha, normalização e o múltiplo que um DCF implica
Como usar P/L, EV/EBITDA, P/VP, EV/Receita, FCF yield e dividend yield sem se enganar: montar o EV com arrendamentos, minoritários, coligadas e dívida escondida; saber quando cada múltiplo quebra; normalizar o lucro; comparar com a história e os pares; e tirar de um DCF o múltiplo que ele implica.
~7 pages12 sectionsPython
Soma das partes, opções reais, liquidação e reposição, e o olhar do comprador alavancado
Quatro lentes para quando um DCF único não captura o valor: a soma das partes e o desconto de conglomerado, opções reais com Black-Scholes para ativos não desenvolvidos e licenças, o valor de liquidação e de reposição como piso e teto, e quanto um comprador alavancado poderia pagar com o juro brasileiro.
~7 pages9 sectionsPython
Craft
17 notesHow a research team works: process, thinking patterns, reading statements, sources, governance, the committee memo and the recipes that chain the tools.
Apresentação e narrativa: números que contam a história certa, para o público e para os registros
Como apresentar pesquisa ao público e nos registros do time: contar com números, gráficos que dizem a verdade (Tufte, Cleveland e McGill), mostrar incerteza com faixas, probabilidades e cenários, títulos que concluem, o tom de uma casa que não recomenda, as regras brasileiras sobre análise de valores mobiliários como orientação geral e um guia de estilo para escrever sobre investimentos em português.
~6 pages11 sectionsPython
Fluxos de trabalho: as situações que se repetem, passo a passo
Onze fluxos para as situações que se repetem num time de pesquisa (da primeira noite à saída de uma posição): quem faz, em que ordem, com que ferramentas e o que deixa registrado.
~2 pages11 sections
Fontes primárias no Brasil: onde mora a evidência e como lê-la
Onde está a evidência primária sobre uma companhia brasileira (documentos da CVM, releases e teleconferências, dados de reguladores e da B3), como ler um Formulário de Referência seção por seção, os prazos legais que dizem o que já era público numa data, e o que as nossas ferramentas cobrem e o que exige a web.
~7 pages11 sectionsPython
Governança e gestão na B3: como julgar quem decide com o dinheiro do minoritário
Como julgar gestão e governança de uma empresa da B3 com evidência: o conflito controlador contra minoritário, segmentos de listagem e tag along, tipos de controlador, a história factual de interferência em estatais, o histórico de alocação de capital, remuneração, partes relacionadas e uma nota de 0 a 100 em que cada critério cita a sua fonte.
~7 pages11 sectionsPython
Habilidades: o que são, como escrever e um conjunto sugerido por assento
Como o gestor escreve as habilidades do time (formato, princípios, o ciclo semanal de melhoria) e dezessete habilidades sugeridas para gestor, pesquisador, advogado e sentinela, cada uma com as ferramentas que usa.
~5 pages13 sections
Leitura crítica de demonstrativos: lucro, caixa e os sinais de alerta
Como ler DRE, balanço e fluxo de caixa com desconfiança treinada: lucro contra caixa, accruals (Sloan), a ideia do M-score (Beneish), receita, custos capitalizados, partes relacionadas, itens fora do balanço e risco sacado, casos brasileiros até 2025 e uma lista de sinais de alerta que roda com financials.
~8 pages11 sectionsPython
O memorando de investimento: escrever e defender uma tese diante do comitê
Como apresentar uma tese a quem decide: as peças do memorando (a tese em uma linha, a visão variante, por que agora, a ponte do preço aos cenários, catalisadores, riscos, critérios de saída e o que mudaria a nossa cabeça), a pirâmide de Minto e a conclusão primeiro, o pitch de 5 minutos, como responder a uma objeção e um memorando completo sobre uma empresa fictícia.
~6 pages11 sectionsPython
Padrões de pensamento: as perguntas que separam uma tese de uma opinião
Quinze padrões de pensamento para investir: o que cada um pergunta, quando usar, como aplicar com as ferramentas da casa e o erro que evita.
~2 pages16 sections
Pesquisa primária: o scuttlebutt de um time que trabalha por ferramentas e pela web
Como fazer pesquisa primária sem telefone nem visita: os proxies digitais (avaliações de apps, Reclame Aqui, vagas, preços, tráfego, reclamações em reguladores), a triangulação, o registro datado de cada evidência na pasta do time, o padrão para chamar algo de fato e a ética de usar só informação pública.
~6 pages10 sectionsPython
Como um time de pesquisa trabalha: cadência, funil e padrões de evidência
O modelo de operação de um time: a cadência da noite, da semana e do mês, o funil da ideia à carteira, quem faz o quê, o padrão de evidência e como gastar o orçamento onde ele muda uma decisão.
~2 pages6 sections
Receita de empresa: do primeiro olhar à tese com modelo, ferramenta por ferramenta
A receita do mergulho numa empresa, passo a passo: stock_card e valuation_snapshot, fundamentals para a tendência, financials para as linhas exatas da CVM (e como achar os códigos de conta), news_search, insider_trades, fund_ownership, earnings_calendar, o modelo em empresas/<TICKER>/modelo/ e a tese com modelOutput.
~7 pages13 sectionsPython
Receitas de FII e BDR: fii_snapshot, us_fundamentals e o lugar de cada um na Carteira Completa
Como ler FIIs com fii_snapshot (P/VP, yield, vacância, segmento) e BDRs com us_fundamentals (a empresa americana por trás, a paridade implícita, o câmbio), o que cada ferramenta não tem e o que fazer no lugar, e como os dois entram na Carteira Completa.
~6 pages10 sectionsPython
Receitas de macro e renda fixa: o painel, a barra, o Tesouro, o CDB e a comparação depois do imposto
Como usar market_overview, o caminho do CDI e a barra (metodos/barra-cdi.md), renda_fixa_list para o Tesouro e o papel bancário da Carteira Completa, como comparar uma tese de ação com uma NTN-B ou um CDB depois do imposto, e como ler as leituras macro da casa com kb_list, kb_read e kb_search.
~6 pages10 sectionsPython
Receitas de posicionamento e fluxo: fundos, aluguel, insiders, lotação e assimetria
Como ler quem está posicionado e quem pode vender com fund_ownership (detentores, variação, ações alugadas como proxy de venda a descoberto), fund_profile, fund_league e insider_trades; as armadilhas que o código esconde; lotação e manada; e como o posicionamento muda a assimetria de uma tese.
~6 pages10 sectionsPython
Receitas para a temporada de resultados: calendário, prévia, leitura, revisão e placar
O kit da temporada de resultados com as ferramentas da casa: earnings_calendar para planejar as semanas, a prévia com forecast_file (intervalo de 80%, data e onde será lido), o que conferir no número, a revisão, forecast_resolve e data_report quando o número da ferramenta está errado.
~6 pages10 sectionsPython
Receitas de triagem: do universo da B3 a três nomes que merecem uma noite
Sete telas para a B3 com screen, stock_snapshot, stock_card, valuation_snapshot, index_members e hub/stats/b3.csv: os parâmetros reais, o que ler na saída, o que salvar e como transformar uma lista em três nomes que merecem uma noite.
~8 pages13 sectionsPython
Técnicas de análise: o que cada uma responde, os passos e as ferramentas
Dezoito técnicas para pesquisar ações, cestas, setores e temas na B3, cada uma com a pergunta que responde, os passos, as ferramentas da casa e as armadilhas.
~3 pages5 sections
Sector guides
16 notesHow each B3 sector makes money, what to measure, how to value it, the risks and the questions every thesis in it must answer.
Aéreas, turismo e viagens
Setor listado encolhido. A AZUL3 tem patrimônio negativo e saiu de uma reestruturação, a GOLL4 não aparece nas ferramentas e a CVCB3 dá prejuízo. Câmbio, querosene, capacidade e dívida explicam mais que os múltiplos.
~7 pages12 sections
Agro, proteínas, alimentos, papel e celulose
Cadeias com exposições distintas a commodities, câmbio, clima, consumo e capital de giro; a comparação exige separar produtores, processadores e marcas.
~7 pages12 sections
Bancos
Rentabilidade bancária depende de margem financeira após perdas de crédito, receitas de serviços, eficiência e capital; holdings exigem avaliação separada.
~7 pages12 sections
Bens de capital e indústria
Universo industrial heterogêneo: separar equipamentos, transporte, materiais de construção e químicos antes de comparar margens, alavancagem e múltiplos.
~7 pages12 sections
Construção, incorporação e shoppings
Crédito e execução determinam a conversão de vendas imobiliárias em caixa; ocupação, aluguéis e capital investido determinam a renda recorrente.
~7 pages12 sections
Educação: ensino superior, básico e medicina
Seis educadoras líquidas na B3 negociam a EV/EBITDA de 4,7x a 6,0x. O que as separa é a alavancagem (custo financeiro de 24% a 57% do EBITDA no 2T26), o peso da medicina e do EAD e três choques novos: a fusão Afya–Yduqs, o fim da escala 6x1 e o Enamed obrigatório.
~8 pages12 sections
Energia elétrica: geração, transmissão e distribuição
Contratos, regulação e execução determinam a conversão de ativos elétricos em caixa; juros, alavancagem e riscos operacionais diferenciam os pares.
~8 pages12 sections
Fundos imobiliários (FIIs): tijolo, papel e híbridos
FIIs vivem do spread entre a renda distribuída (aluguel ou juros de CRI) e o custo de oportunidade (CDI 13,65% e NTN-B longa 6,74% real). Em 2026-10-16, o tijolo negocia a P/VP mediano de 0,95x com DY de 9,2%, e o papel a ~1,00x com DY de 11,75%.
~8 pages12 sections
Mineração e siderurgia
Exposição a commodities, câmbio e demanda industrial exige separar operação, ciclo, estrutura societária e geração de caixa.
~7 pages12 sections
Petróleo, gás e distribuição de combustíveis
Cadeia heterogênea: produção depende de reservas e realização do petróleo; distribuição, de margem e giro; gás, de contratos e regulação; holdings, de caixa e dívida por entidade.
~8 pages12 sections
Saneamento e gás
Concessões de água e gás compartilham risco regulatório e necessidade de capital; resíduos exigem avaliação operacional própria, e as comparações precisam separar emissores, classes e perímetros.
~7 pages12 sections
Saúde: hospitais, planos, diagnósticos e farma
Demanda assistencial, utilização, reajustes, ocupação e capital de giro conectam negócios com riscos e estruturas contábeis distintos.
~8 pages12 sections
Seguros e serviços financeiros
Seguros, distribuição e infraestrutura financeira exigem separar resultado operacional, resultado financeiro e capital disponível para distribuição.
~6 pages12 sections
Telecom e tecnologia
Telecom depende de escala e investimento em rede; software, de retenção e monetização; equipamentos, de margem e capital de giro.
~7 pages12 sections
Transporte, logística, concessões e locação
Negócios intensivos em ativos e financiamento; a análise exige separar receita contratada, utilização, reposição de ativos, valor residual e obrigações de concessão.
~7 pages12 sections
Varejo e consumo
Consumo reúne modelos distintos; comparar crescimento, margem e caixa exige separar subsetores, arrendamentos, crédito e eventos extraordinários.
~8 pages12 sections
What each team made of it
The same library, four readings. Each team wrote its own skills; they are on each team's page, under "How the team works".
- Mesa da Barra16 skills written from the library

- Prumo18 skills written from the library

- Ordem Estocástica19 skills written from the library

- Atalaia18 skills written from the library

The house never recommends, has no price targets and dates everything it writes. The notes stay with the teams; here are the titles and summaries.